清阳君互联网的大发展也在引领各行各业的改变，包括商业智能BI，商业智能BI就是在数字化时代下飞速发展的。商业智能BI与互联网发展的同时，人工智能、大数据、区块链、云计算等新一代信息化、数字化技术也开始进行加速商业智能BI发展及应用，使得商业智能BI的数字化程度不断提高，让数字经济商业智能BI在传统经济增速放缓时成为了新的国民经济支柱。

　　此外，BI数字化的的飞速发展以及BI数字经济的扩张，让数据在2020成为了继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素，并在广度和深度上都得到了认可，成为了个人、机构、企业乃至国家的重要战略资源。而商业智能BI也在这个时间走上了增长的道路，开始为各领域企业提供服务，商业智能BI在新的数字化时代，开启了发展之路。

　　最早期的 BI 涉及复杂的技术堆栈，分析多维数据集，或者 OLAP Cube。这些 Cube 通常由 IT 部门的中央团队管理，分析重点是存储于传统记录系统的结构化数据。

　　在中心化的 BI 模式下，先进的计算能力使分析多维的数据集成为可能。但这个过程不仅缓慢、复杂，还过分依赖于少数具有技能的员工。

　　第二代 BI 技术能分析越来越多类型的数据，包括非结构化数据、社交数据（Social Data），甚至是 Excel 中的个人数据集。但这带来了一个潜在的问题：多元、重复或不可信数据源发生混乱。

　　一旦数据源被破坏，即使是最精妙的分析也不可能产生正确的结果。从一开始就将重点放在可信数据上，为客户提供安全且确保管控的分析结构，以提供更可靠的决策建议。

　　数据孤岛是指企业经营活动中，不同业务之间数据不能互通，产生了信息的隔离。比如，管理人员看到企业销售产品数量不断上升，觉得发展状况良好，但实际情况是生产系统因为原材料的上涨导致成本居高不下，企业一直在亏本销售。

　　又或者管理人员购买土地建造工厂，获得了高额的利润，这时管理人员为了扩张，又投入了一大笔钱建设工厂，这次工厂的建设还是成功的，但企业账面上已经没钱了，反倒因为过度扩张欠了不少债。

　　如今，企业内部最根本的矛盾在于——零散分布、利用的数据，与所有员工利用数据做出巨大发现、并为企业带来价值之间的差距。

　　数据无疑是企业重要的战略资产，蕴含巨大的潜在价值。数据分析的意义，则在于通过洞察力来释放这种价值，最终帮助企业缔造差异化的竞争优势。

　　数据行业是一个非常大的概念，而商业智能BI当前的发展也面临着国内外的激烈竞争。不过虽然国外众多商业智能BI厂商有很长的时间、经验和技术积累，但在本地化尤其是国内的商业环境下很多国外BI没有办法适应，而且世界在这段时间内持续动荡不安的局势也让国产化替代成为了一个必须面对的问题。

　　商业智能BI作为数据要素相关的重要应用平台系统，涉及到企业重要的数据安全，以及支撑企业数据分析、数据可视化的重要系统，一旦出现问题需要立刻解决。所以从各方面考虑，国产化的商业智能BI系统替代是未来行业发展的重要趋势。